İnsan Gözünün Yeteneklerinin Ötesini Görmenin Gücü

Görebildiğimiz farklı renkler, ışığın farklı dalga boylarına dayanmaktadır. İnsan gözü, 450 ila 650 nanometre aralığını kapsayan üç banttaki (kırmızı, yeşil ve mavi) dalga boylarını algılayabilir ve ayırt edebilir, ancak bu aralığın dışında var olan diğer yüzlerce ışık bandından gelen ışığı göremeyiz. Çevremizde neler olup bittiğine dair gelişmiş bir görüş sağlayabilen hiperspektral görüntüleme adı verilen bir teknoloji var. 300'e kadar ışık bandını prizmalarla ayıran ve ardından tespit ettikleri enerjiyi dalga boyuna özgü bir temelde sayısallaştıran özel kameralar var. Bu kameralar çok çeşitli potansiyel uygulamalara sahiptir. Örneğin, sera gazı emisyonlarını izlemek, karışık şeffaf plastikler arasındaki farkı söylemek veya bir paketleme hattındaki meyvelerin olgunluğunu ölçmek için kullanılabilirler.

Bu hiperspektral kameraların birkaç üreticisi var, ancak en azından şimdilik oldukça pahalılar - yaklaşık 20,000 dolardan başlıyor. Kullandıkları kameraya özel yazılımın diğer sistemlerle entegre edilmesi o kadar kolay değil. Bu genişletilmiş dünya görüşünün getirdiği diğer zorluk, veri hacmiyle ilgilidir – bu kameralar saniyede yaklaşık bir gigabit veri üretir!

Bu veri kaynağını daha kullanıcı dostu hale getirmek için bir donanım ve yazılım kombinasyonu sunarak hiperspektral görüntülemenin potansiyelini genişletmeye çalışan Metaspectral adında bir şirket var. Herhangi bir hiperspektral kameraya bağlanabilen ve veri çıkışını yönetilebilir bir akışa dönüştürebilen sıkıştırma algoritmaları çalıştıran "cihazdan bağımsız" uç cihazlar kullanırlar. Tescilli Fusion AI platformu, tanıdık kullanıcı yazılımlarıyla arayüz oluşturmak, robotları çalıştırmak veya yapay zeka ve derin öğrenme sistemlerini beslemek için kullanılabilir.

Metaspectral kısa bir süre önce SOMA Capital, Acequia Capital, Kanada Hükümeti ve Jude Gomila ve Alan Rutledge gibi melek yatırımcılardan 4.7 milyon dolarlık başlangıç ​​fonu topladı. Şirket, Francis Doumet (CEO) ve Migel Tissera (CTO) tarafından ortaklaşa kuruldu. Tissera sunduklarını şu şekilde açıklıyor: "İster yörüngeden yere ister karasal ağlar içinde hiperspektral verileri daha iyi ve daha hızlı taşımamıza izin veren yeni veri sıkıştırma algoritmaları geliştirdik. Bunu, alt piksel düzeyinde analiz yapmak için derin öğrenmedeki ilerlemelerimizle birleştirerek, verilerimiz spektral boyut hakkında daha fazla bilgi içerdiğinden, geleneksel bilgisayar görüşünden daha fazla içgörü elde etmemizi sağlıyor."

Gerçekten de, hiperspektral görüntüleme çok farklı ölçeklerde kullanılabilir. Örneğin, Metaspectral'in sisteminin en gelişmiş uygulamalarından biri, şeffaf plastikleri yeniden işleme için gereken son derece saf akışlara ayrılabilmeleri için kimyasal bileşime göre ayırt edebildiği karışık geri dönüşüm malzemeleri için tasnif hatlarındaki yakın çekim kameralardır. .

Kanada'nın en büyük atık geri dönüştürücüsü şimdi bu sistemi kullanıyor. Montaj hatlarında veya meyve ayıklamada kalite güvencesi için başka yakın çekim uygulamalar da vardır.

Diğer uçta kamera, görüntünün her pikselinin 30m x 30m kareyi (900 metrekare) temsil ettiği bir uydudan veri üretiyor olabilir. Kanada Uzay Ajansı, bu yaklaşımı sera gazı emisyonlarını izlemek ve hatta zaman içindeki akış oranlarını karşılaştırarak tarım yapılan veya ormanlık alanlarda toprak karbon tutulmasını tahmin etmek için kullanıyor. Teknoloji ayrıca Uluslararası Uzay İstasyonunda gelecekte konuşlandırılacak. Orman orman yangını risk değerlendirmeleri, kuralcı yanıklar gibi eylemlere rehberlik edecek başka bir potansiyel uygulamadır.

Tarım için özel olarak kullanılacak bir diğer seçenek de kameraları 50-100 metrede uçan dronlarla konuşlandırmak. Bu durumda, verilerin her bir pikseli 2 cm'ye 2 cm'lik bir alanı temsil edebilir ve pek çok farklı dalga boyunu izleme yeteneği, istilacı yabani otların, böcek aktivitesinin, mantar enfeksiyonlarının insanlar tarafından görülmeden önceki aşamalarda erken tespitine, suyun erken belirtilerine izin verebilir. veya besin eksiklikleri veya hasat zamanlamasına rehberlik etmek için ürün olgunluk parametreleri. Sera gazı veya amonyak emisyonlarının azaltılmış toprak işleme, örtü mahsulü, değişken oranlı gübreleme veya "kontrollü tekerlek trafiği" gibi belirli tarım uygulamalarından nasıl etkilendiğini daha iyi anlamak için ekili topraklardan kaynaklanan sera gazı veya amonyak emisyonlarını izlemek mümkün olabilir. Şu anda ihtiyaç duyulan şey, görüntüleme verilerini söz konusu değişkenlerin ölçümleriyle bağlamak için çok sayıda "yer gerçeği" araştırmasıdır, ancak bu, Metaspectral'den sağlanan veri sıkıştırma ve arayüz yetenekleri ile çok daha kolay olacaktır.

Bir umut, Metaspectral platformu tarafından kolaylaştırılan çeşitli hiperspektral görüntüleme uygulamalarının, üretimi maliyet-öğrenme eğrisinin daha da aşağısına itmek için kameralar için yeterli talep yaratmasıdır.